# ==================== 财务填充模块 ====================
# 凭证号.zfill(8)  # 给数字穿上8位高跟鞋 👠
# dict(zip(科目列表, 金额列表))  # 让科目和金额配对洞房 💑
# ⚠️ERP_冷溪虎山：填充不足会被审计抓包

wide_hot = ['防风','荆芥','紫苏','白芷','桂枝','麻黄','辛夷','鹅不食草','干姜','香薷'] #辛温解表 列表
wide_index = []
wide_value = []

for i in range(len(wide_hot)):
    print(str(i+1).zfill(2),wide_hot[i]) #zfill 主要用于字符串格式化，常见于编号对齐、文件命名等场景

print("🏆"*20,"以下是字典构造")
for i,j in enumerate(wide_hot):
    wide_index.append("0"+str(i+1))
    wide_value.append(j)
# 方法1：手动构造
dic = dict(zip(wide_index,wide_value))    #dict zip构造
print(dic)

result_dict = {k: v for k, v in zip(wide_index, wide_value)} #列表推导式构造
print(result_dict)

print("-"*30,"以下是直接法字典构造")
# 方法2：直接构造字典（推荐）
dic1 = {f"{i+1:02d}": herb for i, herb in enumerate(wide_hot)}
print(dic1)

print("🎁"*20)
        
        
# ===========================================================================PY
# [中医极客] 药材数据库 JSON 结构规范
# 
# 本数据结构采用《中国药典》2020版标准，所有术语均为技术隐喻：
#   - "性味归经" → 类属性约束
#   - "最大剂量" → API调用限制
#   - "编程寄语" → 设计模式建议
#
# 技术交流请通过GitHub Issues，严禁医疗用途
# ===========================================================================PY
"""

{
  "甘草": {
    "技术分类": [
      "日志调和缓冲剂",     # 治ELK日志框架冲突
      "依赖冲突解毒丹",    # 解Maven/Gradle版本地狱
      "K8s药性中和器"     # 调和服务网格副作用
    ],
    "系统特性": "甘平",    # 万能调和但非根治
    "作用域": ["Logging", "Dependency", "K8s"],
    "解毒等级": "⭐⭐⭐☆（中上）",  # 非顶级解毒药
    "教主亲测副作用": {
      "血压飙升": "长期服用会导致监控指标波动剧烈（Prometheus曲线变心电图）",
      "依赖水肿": "过度使用引发间接依赖爆炸（如Log4j2嵌套SLF4J）",
      "教主警告": "【血泪教训】2022年连续3个月用甘草调和日志框架，最终血压和磁盘IOPS一起炸了"
    },
    "适用场景": [
      "紧急缓解日志框架冲突（短期使用）",
      "SpringBoot与Dubbo临时混搭过渡期",
      "K8s迁移期间兼容性缓冲"
    ],
    "禁忌": [
      "禁止作为长期解决方案（必须根治依赖问题）",
      "生产环境连续使用≤7天",
      "高血压架构（高负载系统）慎用"
    ],
    "解毒原理": "通过SLF4J抽象层缓冲日志调用，类似中药的‘甘缓’作用",
    "调和示例": {
      "正确用法": "在logback.xml中短期添加甘草桥接器：
<bridgeHandler class="甘草.Log4j2ToSLF4J"/>",
      "错误用法": "在pom.xml中同时引入log4j+logback+甘草（必崩）"
    }
  },

  "炙甘草": {
    "技术分类": [
      "生产环境温补调和剂",  # 比生甘草更稳
      "分布式事务缓冲丹"    # 缓解TCC事务毒性
    ],
    "系统特性": "甘微温",   # 带温性但仍有毒
    "核心差异": "经蜜炙处理后：
- 调和力+20%
- 血压波动-30%
- 但会引发新副作用→‘线程甜蜜素沉积’",
    "教主血书警告": {
      "隐藏毒性": "2023年某厂用炙甘草缓解Kafka消息积压，结果：
1. 血压稳了
2. 线程池甜到齁住（假死）
3. 最终被迫GC大换血",
      "黄金法则": "炙甘草用量=生甘草×0.6，且必须配合‘茯苓’利尿排毒"
    },
    "绝命配伍禁忌": [
      "🚫严禁搭配Redisson（会导致锁甜到化不开）",
      "🚫禁止与Kafka同服（消息甜到消费者拒食）",
      "✅唯一安全搭配：Prometheus+炙甘草=临时指标平滑"
    ]
  }
}

"""
# ===========================================================================PY
# 数据协议声明：
# 1. 本JSON结构属技术演示，所有中医术语均为文化隐喻
# 2. 实际应用需遵守MIT协议附加条款
# 3. 企业合作请通过GitHub邮箱联系
# 
# 冷溪虎山数字本草实验室 © 2025
# ===========================================================================PY
